去年，大约超过50%的企业参与到大数据行动中了，根据Tata咨询服务(TCS)公司对1217名大数据和分析、管理、销售和营销专业人士的调查显示。然而，尽管许多组织正在努力更好地使用大数据，而遇到最多的问题在都出在三个V上：量大（volume）、种类多（variety）及速度（velocity），TCS 副总裁Satya Ramaswamy 说。克服这些障碍要求重组工作组，也要对其他技术和组织结构做调整。

　　研究结果：2012年公司对大数据ROI的期望

　　2012年着手大数据的公司中，只有40%的公司预测看到投资回报率（ROI）超过25%，数据显示。Ramaswamy相信这样的发现表明，不久的将来更多的组织可能会考虑使用些技术。　　

克服大数据行动的障碍

　　在调查之后，TCS研究小组惊奇地发现，在五在威胁中有四个是结构上的，而不是技术上的，Ramaswamy说。其中最常见的威胁是，业务单元在整个组织孤岛中共享信息的失败。另外一个障碍是在数据科学家和IT经理之间建立信任。

　　消除单独的部门、创建跨职能团队可以解决协作挑战。“我们看到的最佳实践是，公司设立独立单元，这些单元不同的传统的单元，来驱动大数据行动，”Ramaswamy说。

　　

调查结果：主要的大数据挑战

　　Forrester研究机构首席分析师Mike Gualtieri建议，两个驱动结构改变的必须的核心实践是：

• 实现大数据分析平台；
• 使用预测分析来决定数据的价值

　　为大数据分析准备数据平台很关键，因为数据孤岛在增殖。“甚至数据仓库已经成为了另一个孤岛，”Gualtieri说。

　　商业智能（BI）和预测分析之间的不同很大。传统的BI应用是用来确定哪一个数据重要的，而预测分析使用机器来学习算法，来获取相同信息。“这就是为什么存储和分析你的所有数据是重要的，” Gualtieri说。“你不能事先知道什么是噪音的信号？”　　

打倒技术障碍

　　处理这三个V被看作是顶级的技术问题，很大程度上是因为分析要求考虑到所有数据，而不是暂时重要的。“大数据速度方面的一个挑战是，在它快速出现在你面前时，捕捉到它并存储它，” Gualtieri说。“流媒体技术是大数据平台的一个关键的组件。”使用类似于Hadoop的扩展架构和工具来管理迅速增长和大量的数据，他建议。

　　克服技术问题，选择合适的大数据平台是关键，Ramaswamy强调。一个简单的，却容易忽视的,选择平台的策略是，对于架构师来说，要确保他们清楚的了解他们组织在大数据中的优先级。

　　“为了大数据平台设备，架构师们应该通过企业架构调研所有列出的具体领域，”Ramaswamy说。“具体领域中对于概念/技术的较小证据可以找到，来确保每一个方针都能遇到它。”　　

其它挑战及好消息

　　据IT经理和大数据/分析专业人士调查，人员配备和预算也是相关的挑战。把顶尖的管理投入到大数据行动中，尤其是在培训方面，对于IT管理层来说，是一个大问题。分析专业人很难找到和招聘到这弱的数据科学家，他们能够处理大量的结构化和非结构化的数据，并提供创造性的分析和行动。

　　这两个小组需求合作来来通知高层管理者，投资于大数据实践提供了竞争优势，及如上所述的，获得强大的ROI，Ramaswamy说。另外，他指出，那些已经创建并提供给大数据卓越中心资金的公司，在吸引并保留数据科学家方面已经获得成功。

　　TCS调查表明，几乎所有那些没有大数据程序的受访者说，他们到2015年就会有。“显然，我年到一件事是，大数据的采用已经变得越来越普遍，” Ramaswamy说。一个很明显的结论是，没有在大数据流程上投资的公司，他们在不久的将来将会很少，不然就会失去竞争优势。